В блоге OpenAI вышла работа, где математики, физики, биологи и информатики с мировым именем рассказывают, как используют GPT-5 Pro в реальных исследованиях — от доказательств теорем до планирования лабораторных опытов. Ключевой формат работы во всех этих историях один и тот же — связка «человек + ИИ». Исследователь формулирует вопрос, задает рамки, подсовывает модели формулы, графики или сырые экспериментальные данные и спорит с ней, а не принимает ответы на веру. GPT-5 Pro в этой схеме — быстрый и эрудированный помощник, который за короткое время перебирает десятки вариантов решения задачи.
Самые эффектные примеры пока приходят из математики. В задачах оптимизации модель помогла уточнить классическую теорему о том, при каких шагах градиентного спуска значения функции ведут себя «красиво» и не устраивают лишних зигзагов, а при увеличении времени рассуждения смогла вывести оптимальную границу шага практически с нуля. В другой истории, связанной с уравнениями вокруг вращающихся черных дыр, GPT-5 Pro после «тренировки» на упрощенной задаче сумела восстановить полный набор скрытых симметрий, которые замыкаются в хорошо известную алгебру, совпав с человеческим результатом. А в комбинаторике модель подсказала недостающий шаг в одной из задач Пола Эрдёша: как показать, что «один неправильный элемент» в специальном множестве целых чисел разрушает структуру почти для всех остальных, что позволило довести до конца почти готовое доказательство старой гипотезы.
Не менее показателен кейс из иммунологии. Несколько лет назад группа исследователей заметила странный эффект: краткосрочная обработка CD4+ T-клеток веществом 2DG, блокирующим обмен глюкозы, надолго уводила клетки в воспалительное состояние, и механизм этого сдвига им тогда пришлось раскручивать месяцами. Спустя годы они показали те же данные GPT-5 Pro: модель за минуты восстановила тот же механизм и предложила проверочный опыт с маннозой, который уже был проведён и его подтверждал. По данным CD8+ T-клеток GPT-5 Pro дополнительно предсказала, что похожая обработка на этапе подготовки CAR-T-клеток усилит их противоопухолевую активность, и это тоже проверили в лаборатории.
Отдельная область работы GPT-5 Pro — глубокий поиск по литературе. Например, модель использовали как «научный радар» по задачам Эрдёша: для ряда проблем, до сих пор числившихся открытыми на популярных сайтах, GPT-5 Pro смогла найти малоизвестные решения в старых журналах и диссертациях; в одном случае указала на серьёзный частичный результат, в другом — нашла опечатку в самой постановке задачи. В статье есть и другие примеры: онлайн-алгоритмы и «преследование выпуклого тела», модели роста деревьев, где параметр удаётся восстановить по доле листьев, космологические выкладки и даже физика плазмы и фронта термоядерного горения.
При этом авторы признают, что перечисленные успехи — пока лучшие примеры, а не системная работа. В других попытках GPT-5 Pro уверенно галлюцинирует статьи и «классические результаты», которых не существует, забывает про нужные оговорки в доказательствах, уходит в тупиковые ветки рассуждений или переоткрывает уже известные теоремы, не указывая на первоисточники. Отмечается, что результат зависит не только от возможностей модели, но и от опыта ученого: важно правильно промптить модель, давать ей всю нужную информацию и уметь «фильтровать» результаты.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал «сбежавшая нейросеть», где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Источник: habr.com